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cf怎么在助手上看到点卷验证码自动验证怎么做?

来源:小豪运维|发布时间:2022-11-02 03:43:03|浏览次数:2

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谢邀~

滑动验证码对机器破解主要有两大难点, 第一个是需要通过图像识别知道滑到哪里, 第二个是需要模仿人类做出滑动的手势。

滑动验证码的原理就是使用机器学习中的深度学习技术,根据一些特征来区分是否为正常用户的。比如,我们可以记录用户的滑动平均速度,还有每一小段时间的瞬时速度,用户鼠标点击情况,以及滑动后的匹配程度来识别。

而且,不是说你滑动到正确位置就是验证通过,而是根据特征识别

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来区分是否为真用户,滑到正确位置只是一个必要条件。

以下具体操作步骤文章来源:一步步实现滑动验证码,Java图片处理关键代码

接下来分析下滑动验证码的核心流程:

1、后端随机生成抠图和带有抠图阴影的背景图片,后台保存随机抠图位置坐标。2、前端实现滑动交互,将抠图拼在抠图阴影之上,获取到用户滑动距离值。3、前端将用户滑动距离值传入后端,后端校验误差是否在容许范围内。

这里单纯校验用户滑动距离是最基本的校验,出于更高的安全考虑,可能还会考虑用户滑动的整个轨迹,用户在当前页面的访问行为等。这些可以很复杂,甚至借助到用户行为数据分析模型,最终的目标都是增加非法的模拟和绕过的难度。这些有机会可以再归纳总结常用到的方法,本文重点集中在如何基于Java来一步步实现滑动验证码的生成。

可以看到,滑动图形验证码,重要有两个图片组成,抠块和带有抠块阴影的原图,这里面有两个重要特性保证被暴力和(破)谐(解)的难度:抠块的形状随机和抠块所在原图的位置随机。这样就可以在有限的图集中制造出随机的、无规律可寻的抠图和原图的配对。

用代码如何从一张大图中抠出一个有特定随机形状的小图呢?

第一步,先确定一个抠出图的轮廓,方便后续真正开始执行图片处理操作

图片是有像素组成,每个像素点对应一种颜色,颜色可以用RGB形式表示,外加一个透明度,把一张图理解成一个平面图形,左上角为原点,向右x轴,向下y轴,一个坐标值对应该位置像素点的颜色,这样就可以把一张图转换成一个二维数组。基于这个考虑,轮廓也用二维数组来表示,轮廓内元素值为1,轮廓外元素值对应0。

这时候就要想这个轮廓形状怎么生成了。有坐标系、有矩形、有圆形,没错,用到数学的图形函数。典型用到一个圆的函数方程

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和矩形的边线的函数,类似:

(x-a)²+(y-b)²=r²中,有三个参数a、b、r,即圆心坐标为(a,b),半径r。这些将抠图放在上文描述的坐标系上很容易就图算出来具体的值。

示例代码如下:

第二步,有这个轮廓后就可以依据这个二维数组的值来判定抠图并在原图上抠图位置处加阴影。

经过前面两步后,就得到了抠图和带抠图阴影的原图。为增加混淆和提高网络加载效果,还需要对图片做进一步处理。

一般有两件事需要做,一对图片做模糊处理增加机器识别难度,二做适当同质量压缩。模糊处理很容易想到高斯模糊,原理很好理解,大家可以去google了解下。具体到Java里面的实现,有很多版本,现在不借助任何第三方jar。

另外是图片压缩,也不借助任何第三方工具,做同质压缩

至此,滑动验证码核心的代码处理流程已全部结束,这里面有很多细节可以不断打磨优化,让滑动体验可以变得更好。希望可以帮助到某些准备自己构建滑动验证码的同学。

作者提供的代码实现都非常的精炼,一方面为了保证性能,另一方面好理解,题主需要了解可去查看。经测试,该生成滑动图形的流程响应时间可以控制在20ms左右,如果原图分辨率在300px*150px以下,可以到10ms左右,在可接受范围内。

的确,只要获取到图片,比对一下缺块部分的像素点是很容易得到需要移动的x、y轴位置,但滑动验证码存在的意义不仅为了提高安全性能,还包含了增加黑产攻防成本,提高机器识别能力。这是一个学习过程,当收集到一定真实用户的滑动轨迹、滑动速度、时间等数据 就可以利用机器学习或者深度学习等算法来训练后端模型识别机器或工具。

因为机器往往移动滑块时包括水平移动位置及速度都是恒定的,不像正常人越到最后速度会越慢,但是道高一尺、魔高一丈。黑产同样也可以通过收集样本数据,不断调整时间、拖拽速度等参数来crack滑动验证码。

就是在这样的攻防对抗中,增加了黑产攻击成本。

综合来说:滑动验证码是根据人在滑动滑块的响应时间,拖拽速度,时间,位置,轨迹,重试次数等来评估风险。

这是淘宝的滑动验证码,其系统间交互流程如下图所示:

在开始商业使用的时候,滑动验证码的安全性已经大大提高,甚至可以比普通的字符验证码更安全,如今已经被广泛使用。

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